Sztuczna inteligencja (AI) jest dziedziną informatyki, która kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które działają i reagują jak ludzie. Niektóre obszary, w których ma to zastosowanie, obejmują
- Rozpoznawanie mowy
- Nauka
- Planowanie
- Rozwiązywanie problemów
Świadomość stworzona przez człowieka jest częścią inżynierii oprogramowania, która tworzy inteligentne maszyny. Stała się ona kluczową częścią tego biznesu.
Badania związane z rozumowaniem stworzonym przez człowieka są głęboko wyspecjalizowane i skoncentrowane. Głównymi zagadnieniami związanymi z ludzką inteligencją jest na przykład programowanie dla konkretnych cech,
- Wiedza
- Uzasadnienie
- Rozwiązywanie problemów
- Postrzeganie
- Nauka
- Planowanie
- Zdolność do kontrolowania i poruszania się obiektów
Nadzór to centralny element Sztuczna inteligencja. Uczenie się bez żadnego nadzoru wymaga umiejętności rozpoznawania projektów w zalewie źródeł danych, a uczenie się z wystarczającym nadzorem pozwala na aranżacje i powtórki numeryczne.
Rozumowanie komputerowe jest częścią inżynierii oprogramowania, która czyni zmyślne maszyny. Stało się ono podstawowym elementem działalności innowacyjnej.
Badania związane z rozumowaniem komputerowym są głęboko wyspecjalizowane i skoncentrowane. Centralne zagadnienia związane z ludzką siłą roboczą mózgu obejmują programowanie dla konkretnych cech.
Nauka projektowania jest centralnym elementem eksploracji AI. Maszyny mogą często działać i reagować jak ludzie tylko w przypadku, gdy mają wystarczające dane dotyczące świata. Świadomość stworzona przez człowieka musi podejść do przedmiotów, klasyfikacji, właściwości i relacji, aby nauczyć się projektowania. Zaczynając od rozsądnego osądu, myślenia i krytycznego myślenia, tworzenie tych maszyn jest kłopotliwym i nudnym zadaniem.
Układ decyduje o tym, do której klasy należy dany artykuł, i ponownie pobiera wiele liczbowych informacji lub modeli wydajności, i w ten sposób znajduje możliwości wieku rozsądnej wydajności z poszczególnych źródeł informacji. Naukowe badanie obliczeń SI i ich wystawa to dobrze scharakteryzowana część hipotetycznej inżynierii oprogramowania, do której regularnie nawiązuje się jako do obliczeniowej hipotezy uczenia się.
Rozeznanie maszynowe zarządza umiejętnością wykorzystania namacalnego wkładu do wnioskowania o różnych częściach świata, natomiast widzenie komputerowe to zdolność do wizualnego badania takich obiektów jak twarze, przedmioty i sygnały.
Autonomia mechaniczna jest ważną dziedziną w sztucznej inteligencji. Roboty oczekują wiedzy potrzebnej do załatwiania spraw, na przykład sterowania obiektami i trasami, wraz z podtematami ograniczeń, układania ruchu i mapowania.
You may also like
Trendy w Data Science w 2021 r.
Rok 2020 był rokiem pełnym wyzwań dla niemal wszystkich. Choć był pełen niespodziewanych wydarzeń, pozwolił na wdrożenie nowych rozwiązań w świecie cyfrowym. Na świecie pojawiły się różne trendy technologiczne, ponieważ ludzie przystosowali się do nowej normy. Liczne sklepy detaliczne były w stanie przestawić się na e-handel. Dzięki popularnym platformom mediów społecznościowych, takim jak Facebook i […]
Proste objaśnienie koncepcji backpropagacji
Backpropagacja jest niezbędnym narzędziem lub algorytmem do wprowadzania usprawnień w przypadku uzyskania złych wyników w nauce maszynowej i eksploracji danych. Kiedy dostarczasz wiele danych do systemu i poprawnych rozwiązań przez model, taki jak sztuczne sieci neuronowe, system uogólnia dane i zaczyna je znajdować. Na przykład, w obrazowaniu tworzysz maszynę, która uczy się na błędach i […]
Wprowadzenie do t-SNE
Wymiarowość Spadek W przypadku, gdy miałeś już okazję pracować z zestawem danych z wieloma podkreśleniami, możesz zrozumieć, że tak trudno jest zrozumieć lub zbadać związki między podkreśleniami. Sprawia to, że procedura EDA jest kłopotliwa, jak również wpływa na prezentację modelu SI, ponieważ istnieje prawdopodobieństwo, że możesz prześcignąć swój model lub uszkodzić część podejrzeń w obliczeniach, […]
